信息系统开发项目人员构成,信息系统开发项目人员构成要素

摘要： 大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发项目人员构成的问题，于是小编就整理了2个相关介绍信息系统开发项目人员构成的解答，让我们一起看看吧。软件开发公司开发一...

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于信息系统开发项目人员构成的问题，于是小编就整理了2个相关介绍信息系统开发项目人员构成的解答，让我们一起看看吧。

1. 软件开发公司开发一个项目需要多少人？
2. 大数据开发主要做哪些工作？

软件开发公司开发一个项目需要多少人？

取决于两个因素：

1、项目多大、多复杂？

2、什么模式的开发？

对于第一个，比如开发一个集团的综合项目还是某个公司项目中的部分功能？这每个公司大小不一样，需求不一样，自然系统的复杂程度就不一样，所需要的人和时间也就不一样。这个要怎么来衡量呢？通常来说，就是需求调研，然后进行项目开发评估，然后给出需要的人数和开发周期。

对于传统开发来说，基本有上面这条就能决定了。但是时代发展带来了新技术。于是，有了第二个选择：用什么模式开发？

是传统代码开发还是低代码开发？现在流行的低代码开发，顾名思议，需要写代码量很少，大部分工作是通过拖拉拽选来配置出来的，因为低代码平台已经将底层的基础代码进行了封装，这一番操作下来，四个字：省时省人。

有实践证明，低代码平台的开发效率通常比传统开发要高3-5倍。当然，在用人方面也就大大节省了。

要看这个项目有多大，要看你找到的人水平经验。

如果说恰好你找到了人做过类似的项目。并且有现成的源代码。没准一个人就可以搞定有这样的人的。

做外包项目最怕的就是需求频繁的变动。甲方开始没有想清楚产品 只是有个模糊的想法就让人去做了 中间频繁的变动。

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这个就看需求的大小了。不过正常情况下，需要几个角色，产品经理，项目经理，开发人员，测试人员。其中产品经理有时是担当产品设计的，包括前端后端的原型设计。如果人员不是很充足的情况下，就要一人分饰多角了。

这得看所需开发软件的规模，和所需技术难度，以及开发人员的技术能力导致的

还有一个因素就是开发时间，小规模软件时间又很宽裕，1到三人就可以了，一般是5到十人，中型项目以上就要根据各个因素进行评估了

大数据开发主要做哪些工作？

1. 大数据这一块你可以参考一下阿里云的体系，在国内阿里云大数据做的还是非常快的。
   

2. 大数据开发应该是大型数据库的抓取、处理、分析、得出想要的结论这样的体系，基本也是需要写代码的。个人感觉和java类似，只是领域不同，一般数据用“量级”来显示的时候就需要代码处理了。
   
3. 总的来说，大数据开发要求更多一点，除了开发能力还需要数据分析能力、数据建模等等。

主要的方向包括：数据分析师、Hadoop开发工程师、大数据开发工程师、数据挖掘工程师、算法工程师

这是积云教育大数据方向学完毕业后能够从事的方向，像一般的Java班可能学的东西较少，能够从事的工作方向也是有限的。

大家好，我是Lake，专注大数据技术、程序员经验、互联网科技见解分享。

作为一个软件工程师，我个人目前从事的就是大数据方向。目前大数据可以分成很多具体的方向：大数据平台开发、大数据分析师(BI)、大数据运维、大数据处理(ETL)、大数据组件开发(偏大数据组件底层)。不同的工作方向，其工作内容还是有一定差异的，下面我来说下不同工作岗位具体的工作内容：

大数据平台开发更偏向对整体数据平台功能性开发，比如离线计算平台、实时计算平台、算法推荐平台等等。平时用的较多的语言是J***a，其更偏向于J***a开发。如果用户是上层用户，大数据相关组件作为最低层，大数据平台就桥接着用户和大数据组件，方便用户使用大数据组件的功能。

大数据分析师(BI同学)更多的是对我们已有的线上数据进行价值分析，从相关的线上用户所产生的数据中，发现出一些潜在的商业价值，能够更好的去***决策层的战略决定。BI需要对数据敏感、细心，善于从数据中发现[_a***_]价值，平常很多工作就是数据可视化、简单化、深入化、PPT化。

大数据运维同学主要是保障公司相关机器集群的稳定，使得它们不能出现故障。当申请到新的机器时，会在新机器上面部署各种大数据组件组成的集群。同样，当有业务同学需要用到机器时，可以给大数据运维同学提需求。当大数据组件集群突然因为什么变得集群不稳定时，运维同学需要去定位问题和解决问题，运维同学平时用的较多的Linux Shell脚本和命令行等，其职位更偏向于为其他同学提供机器稳定保障。

ETL同学(数仓同学)则是对我们的线上数据进行数据加工，形成DWD层(公共明细层)、DWS层(公共汇总层)，形成统一的指标口径。ETL同学会根据不同的业务需求，一般使用SQL进行数据指标的加工，指导业务同学更好的运营相关业务。同时ETL同学更关注业务指标的口径，在指标开发的过程中，使用数仓模型对业务数据进行建模，便于开发的指标数据更加统一，减少口径偏差。

到此，以上就是小编对于信息系统开发项目人员构成的问题就介绍到这了，希望介绍关于信息系统开发项目人员构成的2点解答对大家有用。